SpringCloudAlibaba项目之SkyWalking链路追踪

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SpringCloudAlibaba项目之SkyWalking链路追踪

1、SkyWalking简介

　　随着微服务架构的流行，一些微服务架构下的问题也会越来越突出，比如一个请求会涉及多个服务，而服务本身可能也会依赖其他服务，整个请求路径就构成了一个网状的调用链，而在整个调用链中一旦某个节点发生异常，整个调用链的稳定性就会受到影响，所以会深深的感受到 “银弹” 这个词是不存在的，每种架构都有其优缺点。

　　SkyWalking是一个开源的观测平台，用于从服务和云原生等基础设施中收集、分析、聚合以及可视化数据。SkyWalking 提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统，甚至可以观测横跨不同云的系统。SkyWalking 更像是一种现代的应用程序性能监控（Application Performance Monitoring，即APM）工具，专为云原生，基于容器以及分布式系统而设计

　　SkyWalking 在逻辑上分为四部分：探针、平台后端、存储和用户界面。其架构图如下：

探针：基于不同的来源探针可能是不一样的，但作用都是收集数据，将数据格式化为 SkyWalking 适用的格式。例如在Java中则是做字节码植入，无侵入式的收集，并通过 HTTP 或者 gRPC 方式发送数据到平台后端
平台后端：是一个支持集群模式运行的后台，用于数据聚合、数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程。平台后端还提供了各种可插拔的能力，如不同来源数据（如来自 Zipkin）格式化，不同存储系统以及集群管理。你甚至还可以使用观测分析语言来进行自定义聚合分析。
存储：是开放式的，可以选择一个既有的存储系统，如 ElasticSearch、H2 或 MySQL 集群（Sharding-Sphere 管理），也可以选择自己实现一个存储系统。
用户界面：也就是SkyWalking的可视化界面，UI非常炫酷且强大，同样它也是可定制以匹配你已存在的后端的

　　SkyWalking 为观察和监控分布式系统提供了许多不同场景下的解决方案。例如为Java、C#及Node.js提供语言自动探针，无侵入式的收集。同时也为一些编译型语言C++、GO等提供了手动打点 SDK（目前还未支持）。除此之外，还可以使用服务网格基础探针来收集数据，以帮助了解整个分布式系统。在SkyWalking中也存在服务、服务实例及端点概念，因为SkyWalking就是提供了这些概念的观测能力：

服务（Service）：表示对请求提供相同行为的一系列或一组工作负载。在使用打点代理或 SDK 的时候，你可以定义服务的名字。如果不定义的话，SkyWalking 将会使用你在平台上定义的名字，如 Istio。
服务实例（Service Instance）：上述的一组工作负载中的每一个工作负载称为一个实例。就像 Kubernetes 中的 pods 一样，服务实例未必就是操作系统上的一个进程。但当你在使用打点代理的时候，一个服务实例实际就是操作系统上的一个真实进程。
端点（Endpoint）：对于特定服务所接收的请求路径，如 HTTP 的 URI 路径和 gRPC 服务的类名 + 方法签名

综上，SkyWalking 优势如下：

多种监控手段，语言探针和服务网格（Service Mesh）
模块化，UI、存储、集群管理多种机制可选
支持告警
优秀的可视化方案

2、SkyWalking服务端的部署 -windows

下载地址：https://skywalking.apache.org/downloads

双击bin目录下的startup.bat文件就可以运行SkyWalking服务了。

这里之所以介绍Windows下的搭建，是因为当SkyWalking收集服务部署在远程服务器上时，本地要进行调试的话得用到agent目录下的jar包：

该agent文件夹，可以单独复制出放在项目系统所在服务器的任意目录下。agent文件夹下的skywalking-agent.jar即为监控代理程序，只需要在jvm的启动命令中加载该jar包，即可完成监控代理。

3、SkyWalking客户端使用

　　进入项目整合环节，将SkyWalking提供的agent与我们的项目进行整合，以达到监控目的。这里事先创建了两个简单的Spring Cloud项目，分别是consumer和producer：

这两个项目中均包含基础的组件依赖：nacos-discovery、openfeign及web。因为SkyWalking是通过Java agent这种语言探针的方式进行数据的收集和上传，所以不需要像zipkin那样添加额外的依赖和配置。

consumer将调用producer提供的接口，以达到后续在SkyWalking上展示一个简单的调用链路效果。故在producer中编写一个接口，代码如下：

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/producer")
public class ProducerController {

    @GetMapping
    public String producer() {
        log.info("received a request");
        return "this message from producer";
    }
}

而consumer也有一个接口，该接口内则是调用了producer的接口。代码如下：

@Slf4j
@RestController
@RequiredArgsConstructor
@RequestMapping("/consumer")
public class ConsumerController {

    private final ProducerClient producerClient;

    @GetMapping
    public String consumer() {
        log.info("consumer something");
        // 通过feign调用
        String result = producerClient.producer();
        return "consumer: " + result;
    }
}

ProducerClient代码如下：

@FeignClient("producer")
public interface ProducerClient {

    @GetMapping("/producer")
    String producer();
}

完成代码编写后，接下来我们需要为每个服务配置一个agent，首先创建两个与producer和consumer服务对应的目录：

然后将skywalking里的agent目录下的所有文件拷贝出来，分别粘贴到这两个新建的目录中：

接着分别编辑这两个目录下的config/agent.config文件，该文件是agent的配置文件。修改其中的服务名称，以及skywalking平台后端服务的连接地址。producer配置示例如下：

# The service name in UI 服务名称
agent.service_name=${SW_AGENT_NAME:producer}

# Backend service addresses. 收集后端服务的地址
collector.backend_service=${SW_AGENT_COLLECTOR_BACKEND_SERVICES:192.168.0.71:11800}

consumer里的配置文件也需要按照如上示例进行修改，这里之所以分别拷贝了两个agent是为了让不同的服务使用不同的配置文件。

如果不想为每个服务都单独拷贝一个agent目录，则可以通过添加JVM启动参数来覆写配置项，这两种方式视实际情况选择即可。如下示例：

-javaagent:E:\skywalking\apache-skywalking-apm-bin\agent\skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=consumer
-Dskywalking.collector.backend_service=192.168.0.71:11800

配置好agent之后，在IDEA中添加Spring Boot引导类的JVM参数，指定skywalking-agent.jar的目录路径：